半潜式风电平台主尺度参数智能优化研究

提出一种可用于半潜风电平台主尺度参数的智能优化方法。首先确定了4个重要主尺度参数表达平台设计,形成120组参数组合,并基于OpenFAST与AQWA对所有参数组合的平台进行数值模拟,预报运动响应的短期极值,形成神经网络训练数据库。其次,完成BP神经网络模型的训练,使其对垂荡、纵摇、艏摇以及机舱加速度的短期极值预报误差小于10%,形成代理模型。最后,应用遗传算法对平台垂荡运动响应进行优化,获得的最优平台方案垂荡响应极值,与数据库中存在的最低值相比,降低了6.98%。